Araştırmacılar, son birkaç düzine yılda yapay zekanın muazzam bir şekilde ilerlediğini ve bugün daha doğru sağlık hizmetleri, gelişmiş ulusal güvenlik ve daha etkili eğitim için yeni fırsatlar vaat ettiğini söylüyor. Peki ya inşaat mühendisliği ve şehir planlaması? Artan bilgi işlem gücü ve makine öğrenimi, daha güvenli, daha sürdürülebilir ve dayanıklı altyapı oluşturmaya nasıl yardımcı olabilir sizce?

Hesaplamalı Modelleme ve Simülasyon Merkezi veya SimCenter’daki ABD Ulusal Bilim Vakfı tarafından finanse edilen araştırmacılar, bir şehirdeki binaların özelliklerini otomatik olarak tanımlayabilen, BRAILS adlı bir araç takımı geliştirdiler. ve bir deprem, kasırga veya tsunami durumunda bir şehrin yapılarının karşı karşıya kalabileceği riskleri tespit edildi.

SimCenter, NSF tarafından finanse edilen Doğal Tehlikeler Mühendisliği Araştırma Altyapısı programının bir parçasıdır ve California Üniversitesi, Berkeley’deki doğal tehlikeler mühendisliği araştırmacıları için bir hesaplamalı modelleme ve simülasyon merkezi olarak hizmet vermektedir.

BRILS’in baş geliştiricisi Charles Wang, projenin “bir şehirdeki yapıları hızlı ve güvenilir bir şekilde karakterize etme ihtiyacından doğduğunu” söylüyor. Bir bölgedeki tüm binalar üzerindeki tehlikelerin etkisini simüle etmek istediklerini ifade ediyorlar.

Örneğin: San Francisco Körfezi bölgesinde milyonlarca bina var. Yapay zekayı kullanarak gerekli bilgiler alınabiliyor. Görüntülerden ve diğer veri kaynaklarından bina bilgileri çıkarması için sinir ağı modelleri eğitilebileceği ifade ediliyor.

Araştırmacılar, BRAILS modüllerini eğitmek ve simülasyonları çalıştırmak için Texas Advanced Computing Center’daki süper bilgisayarları kullandılar – özellikle dünyanın en hızlı akademik süper bilgisayarı Frontera ve derin öğrenme için tasarlanmış GPU tabanlı bir sistem olan Maverick 2.

NSF’nin Gelişmiş Siber Altyapı Ofisi direktörü Manish Parashar, “Frontera, ulus için bilim ve mühendislik araştırmalarına hizmet eden bir lider bilgi işlem kaynağıdır” diyor. “Fronera’nın hayatımızı daha güvenli hale getirmek için mühendislik keşiflerinin yapılma şeklini değiştirmesini sağlayan yeni hesaplama yöntemleri ve teknikleri konusunda heyecanlıyız.” dedi.

SimCenter kısa süre önce, daha geniş bir bina özellikleri yelpazesini tahmin etmek için modüller içeren BRAILS sürüm 2.0’ı piyasaya sürdü. Bunlar, doluluk sınıfı, çatı tipi, temel yüksekliği, inşa yılı, kat sayısı ve bir binanın “yumuşak katlı” olup olmadığıdır. 

SimCenter yardımcı direktörü Sanjay Govindjee, “Bölgesel simülasyonların önemi ve bunları yürütmek için büyük envanter verilerine duyulan ihtiyaç göz önüne alındığında, makine öğrenimi gerçekten ilerleme kaydetmek için tek seçenek” diyor. “İnşaat mühendislerinin bu yeni teknolojileri öğrendiğini ve bunları gerçek dünya sorunlarına uyguladığını görmek heyecan verici.” diye sözlerine ekliyor.